CN112034449A - 基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***及方法，所述***包括：车辆跟踪检测传感器、车辆特征识别设备和路侧服务平台，通过车辆跟踪检测传感器采集车辆动态数据信息与车辆特征识别设备获取的车辆特征数据信息进行数据融合，路侧服务平台根据车辆特征数据信息进行车辆三维轮廓尺寸模糊匹配并建立车辆三维立体数字投影，再将道路沿线防护设施的三维立体数字投影信息与车辆三维轮廓信息进行融合与空间变量计算，利用空间立体属性原理对车辆的运动轨迹进行修正，启动杂波干扰滤除技术，消除堆叠干扰和夹缝干扰，满足车辆的定位需求。本发明解决现有车辆持续跟踪定位过程中容易出现目标混乱、跟踪丢失、堆叠干扰，夹缝干扰的问题。

Description

基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***及方法
技术领域
本发明涉及目标跟踪、行为轨迹分析、惯性导航、自动驾驶、自动控制技术领域，具体涉及基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***及方法。
背景技术
目前高速公路对特殊车辆的精准管理主要是给这些特殊车辆，安装车载GPRS或北斗卫星定位模块来实现对其进行定位和异常行为的管理。但是该技术目前无法实现对普通车辆进行精准的管理，另外传统的定位管理***在特殊区域或隧道中就会失去定位作用，无法实现全程无死角的监视管理应用需求，给道路运营管理者和车辆所有者本身带来不便。
高速公路上需要对行驶的车辆进行车速和行驶状态的监控，对汽车基础信息进行搜集，现有车牌抓拍***主要由外部触发或自我触发两种工作方式，来实现对车辆的图像抓拍功能，外部触发工作方式主要是由：线圈车辆检测器、测速雷达传感器、多目标雷达传感器、激光雷达传感器等来实现，当车辆经过以上检测器预画划定的检测区域时，传感器就会给车牌车辆特征识别设备以及触发信号(一般是IO控制量)，车牌车辆特征识别设备在接收到这个触发信息号时便启动自身的摄像机快门实现对车辆的图像的抓拍。
利用雷达传感实现对车辆特征信息的跟踪，包括车辆的尺寸、类型、速度以及移动方向等信息，由于高速路段车流量大、车况信息较为复杂，超车会车频繁，容易出现车辆被其它大型车辆遮挡或车身过长。在车辆移动过程中，雷达跟踪同一车辆在不同时间不同位置时，对车辆的外轮廓扫描的区域是不断发生变化的。所获得车辆的原始数据也是不断的发生变化的，因此就会导致我们在不同的时间点、不同位置通过雷达所获得的车辆的原始数据都是由缺失的，无法实现精准持续跟踪。
利用雷达传感实现对车辆特征信息的跟踪，但是由于车辆相对于雷达传感器的运动状态和雷达传感器的不同工作原理的原因，车辆生成的数字投影会出现行动无规律，扭着身子走、在道路外行驶、在另一侧车道中行驶、甚至出现两车叠加在一起行驶以及三个车并排行驶在两个车道中行驶的现象。这种现象在现实交通中是不可能实现的，已经严重超出了物理状态的限制。因此我们就需要给所有被跟踪的目标物体、道路和沿线设施加上真实物理属性，使车辆在***中的表现和变化规律以及运动状态就能够跟现实场景中的实际物体和环境保持一致。
发明内容
为此，本发明提供基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***及方法，以解决现有车辆持续跟踪定位过程中容易出现目标混乱、跟踪丢失、堆叠干扰，夹缝干扰的问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
根据本发明的第一方面，公开了基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***，所述***包括：车辆跟踪检测传感器、车辆特征识别设备和路侧服务平台，所述车辆跟踪检测传感器设置在道路侧边对经过的车辆进行跟踪检测，通过实时扫描的方式，采集检测区域范围内所有车辆的原始数据信息，并传送至路侧服务平台进行实时分析处理获得车辆的初步数据信息，路侧服务平台再将车辆的初步数据信息与该区域内的地图数据进行处理、换算以及首次融合，获取具有经纬度信息的完整车辆动态数据信息，启动预先设定的同步触发数据融合规则对进入检测范围的车辆进行持续跟踪监控，并将车辆动态数据信息中的唯一ID身份编号信息转化成车辆特征识别设备的触发信号，车辆进入预先设定的车辆特征获取触发区域后，车辆特征识别设备根据路侧服务平台发送的触发指令进行车辆特征数据信息提取，路侧服务平台将车辆特征数据信息与车辆动态数据信息进行进一步融合，路侧服务平台将车辆特征数据送入车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块进行车辆特征数据信息模糊匹配，确定车辆的三维轮廓尺寸信息，形成一个具有车辆三维轮廓尺寸的完整的车辆数据信息，根据车辆的三维轮廓尺寸信息建立车辆三维立体数字投影信息，再将道路的沿线防护设施建立三维立体数字投影信息，将车辆三维立体空间变量模型与道路三维立体数字投影信息进行融合与空间变量计算，并利用空间立体属性原理对车辆运动轨迹进行修正，启动杂波干扰滤除技术，消除堆叠干扰和夹缝干扰，满足车辆的定位需求。
进一步地，所述车辆跟踪检测传感器包括但不限于激光雷达传感器、毫米雷达车辆检测器中的一种或多种传感器组合而成，车辆跟踪检测传感器通过高速扫描的方式，获取检测范围内的所有目标车辆的原始数据信息，该数据被送入到路侧服务平台中进行实时分析处理获取车辆的初步数据信息，并生成检测区域内唯一ID数字标识信息，路侧服务平台将初步数据信息与区域内的地图数据信息进行同时分析处理、滤除干扰、相互融合、叠加换算后，获取具有经纬度信息的完整车辆动态数据信息，并成为D1数据信息，该动态数据信息包括但不限于每一个被跟踪目标车辆的经纬度信息、所在车道信息、实时速度信息、运动方向信息、方向角信息、加速度信息、XYZ相对距离信息以及车辆在该路侧车辆跟踪检测传感器检测范围内唯一的ID数字标识信息。
进一步地，所述车辆特征识别设备根据车道的数量，在每条车道上方均设置有车辆特征识别设备，并与车道数量和车道位置一一相对应，***为每个车道进行一一编号并设好同步触发数据融合区域，车辆跟踪检测传感器检测到车辆进入触发融合区域后，***将车辆对应的唯一ID身份编号信息变成车辆特征识别设备的触发信号通过路侧服务平台传输给车辆特征识别设备，车辆特征识别设备获取车辆特征数据信息，所述车辆特征数据信息包括：车辆的颜色、车系、车型、品牌、商标、车牌、类别，车辆特征识别设备拍摄的车辆特征数据信息通过通信网络传送至路侧服务平台，路侧服务平台将车辆跟踪检测传感器传送的实时车辆动态数据信息和车辆特征识别设备传送的车辆特征数据信息进行融合，融合后每辆车辆都会带有自己唯一的完整的数据信息，***采用车辆身份信息编制原则为每一辆带有完整信息的车辆在***中生成唯一的车辆身份信息，记作数据D2。
进一步地，所述路侧服务平台将车辆特征数据信息送入车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块，根据车辆的车型信息、品牌信息、型号信息、年代信息与车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块的数据库中的车辆特征信息进行模糊匹配，车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块收到***发送过来的车辆特征信息，利用车辆特征匹配关键要素来与预先***中存有的车辆模型特征数据信息进行逐条信息匹配，找出匹配度最高的车辆数据信息，并调取该车辆的其他数据信息包括车辆的精准车型信息、三维轮廓尺寸信息，路侧服务平台将经过匹配的车辆三维轮廓尺寸数据与车辆动态数据信息和车辆特征数据信息进行融合得到具有车辆三维轮廓尺寸的完整的车辆数据信息，记为D3数据信息。
进一步地，所述路侧服务平台将车辆三维立体尺寸中的长、宽、高数据分别解析作为同一目标车辆点融合的合并立体限制范围，将合并限制范围中所包含的不同位置的车辆点迹数据进行全面融合，生成一个完整的、唯一的、立体的车辆点迹数据信息，用于目标车辆持续跟踪定位使用，剥离立体限定范围外的多余车辆点迹信息，被剥离的点迹信息将会判断是否在其他车辆的立体限定范围内，如果是则将会被利用，如果不是则将会被认为是干扰而被滤除。
进一步地，所述路侧服务平台找出匹配度最高的车辆数据信息，调取该车辆的其他数据信息包括车辆的精准车型信息、三维轮廓尺寸信息，赋予目标车辆三维立体数字投影信息。
进一步地，所述道路三维立体数字投影信息的设立过程为：在***中设定虚拟道路数字信息投影；对路界或基础防护设施赋予种类属性；将不同种类基础防护设施赋予相应的数字三维空间投影变量信息，形成道路三维立体数字投影信息。
进一步地，所述道路三维立体数字投影信息中导入车辆三维立体数字投影信息，进行车辆运动轨迹修正；
通过路侧传感器获取目标车辆的原始数据信息，包括：数字脉冲信号、无线电波信号、光波信号；
通过对原始数据的初步处理形成车辆的初步数字投影信号，再将该信号与车辆特征识别设备获取的车辆特征信息中的车辆三维立体数字信息进行融合，形成车辆在***中的三维立体数字投影信息；
通过三维立体数字投影信息获取车辆的中心坐标点信息；
调取道路三维立体数字投影信息并导入车辆三维立体数字投影信息和车辆中心点信息；
道路三维立体数字投影信息作为被跟踪的车辆三维立体数字投影信息的界限和被允许的运动范围，***能够将道路与车辆的三维立体空间信息进行关联，建立了一个完整的空间数字模型，保证车辆不会行驶在界外；
路侧服务平台针对一辆车的类似多个投影信息，判断是否属于同一辆车，若是，则对多个投影进行融合为一个，若不是，则进行排除。
进一步地，所述车辆三维立体数字投影信息导入道路三维立体数字投影信息后进行融合与空间变量计算，并利用空间立体属性原理对车辆的运动轨迹进行修正，进行杂波干扰滤除技术，消除堆叠干扰和夹缝干扰，对杂波进行排除后，使车辆的定位精度达到车道级，并通过物理空间属性的计算将同向、同速、横向并排行驶的两辆以上的车辆或同向、同速纵向并列行驶的两辆以上的车辆，能够精准的区分开。
根据本发明的第二方面，公开了基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的方法，所述方法为：
车辆跟踪检测传感器设置在路侧，在检测范围内对经过的车辆进行跟踪检测，通过实时扫描的方式，采集检测区域范围内所有车辆的原始数据信息，原始数据信息经过路侧服务平台处理得到车辆初步数据信息；
路侧服务平台将区域内的地图数据与车辆初步数据信息进行分析处理、滤除干扰、相互融合、叠加换算后，获取到车辆在该区域的实时动态数据，生成具有经纬度信息的完整车辆动态数据信息并记为D1数据信息；
车辆跟踪检测传感器检测到车辆进入车辆特征获取触发区域后，将车辆对应的唯一ID数字标识信息变成数字触发控制命令通过路侧服务平台传输给车辆特征识别设备，车辆特征识别设备获取车辆的特征数据信息，车辆特征数据信息包括：车辆的颜色、车型、品牌、商标、车牌、类别；
路侧服务平台将车辆跟踪检测传感器传送的车辆动态数据信息和车辆特征识别设备传送的车辆特征数据信息进行融合，融合后每辆车辆都会带有自己唯一的完整的数据信息，***采用车辆身份信息编制原则为每一辆带有完整信息的车辆在***中生成唯一的车辆身份信息，记作数据D2；
路侧服务平台将车辆特征数据送入车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块进行车辆特征数据信息模糊匹配，确定车辆的三维轮廓尺寸信息，形成一个具有车辆三维轮廓尺寸的完整的车辆数据信息；
路侧服务平台将具有车辆三维轮廓尺寸的车辆数据信息与车辆动态数据信息和车辆特征数据信息相融合，形成完整的车辆数字信息，记做数据D3，赋予目标车辆三维立体数字投影信息；
对道路沿线的防护设置建立三维立体数字投影信息，再将道路沿线防护设施的三维立体数字投影信息与车辆三维轮廓信息进行融合与空间变量计算，并利用空间立体属性原理对车辆的运动轨迹进行修正；
启动杂波干扰滤除技术，消除堆叠干扰和夹缝干扰，对杂波进行排除后，使车辆的定位精度达到车道级，并通过物理空间属性的计算将同向、同速、横向并排行驶的两辆以上的车辆或同向、同速纵向并列行驶的两辆以上的车辆，能够精准的分离开，满足车辆的定位需求。
本发明具有如下优点：
本发明公开了基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***及方法，能够有效的滤除由于同一车辆在运动过程中毫米波雷达传感器采用二维平面扫描方式以及波的衍射和扩散现象而造成的多个真实的“虚假目标点迹数据”，和多辆并行同向行驶的车辆被错误的融合成一辆的车的现象，或是激光扫描雷达传感器以及AI结构化的视频传感器由于各种遮挡而导致目标丢失无法再次识别的错误，通过此种立体式三维模型空间变量计算来实现车辆点迹数据融合技术、轨迹修正、目标车辆分离的***能够很容易的区分某一时间段内处于在不同车道上同向、同速并行或纵向行驶的车辆。即使车辆的原始雷达检测数据中有一两个车辆点迹数据丢失或出现也不会对车辆跟踪定位以及多数据融合的精度造成干扰。即使车辆在不同位置、不同方向、并排行驶，***也能够对其中的任何一个车辆进行精准跟踪、定位、区分。赋予车辆三维立体数字投影信息，将道路沿线防护设施建立三维立体数字投影信息，车辆三维立体空间变量模型导入道路三维立体数字投影信息进行车辆运动轨迹修正，启动杂波干扰滤除技术，消除堆叠干扰和夹缝干扰，车辆的运动范围将会被限制在虚拟的道路上，不会跑出“界”外，使车辆的定位精度达到车道级，满足无人驾驶、自动驾驶、大数据平台以及地图软件等要求更高的平台使用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引申获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
图1为本发明实施例提供的基于车辆尺寸模糊匹配的车辆持续跟踪定位***的架构图；
图2为本发明实施例提供的基于车辆尺寸模糊匹配的车辆持续跟踪定位***流程图；
图3为本发明实施例提供的基于车辆尺寸模糊匹配的车辆持续跟踪定位***车辆不同位置扫描结果不同示意图；
图4为本发明实施例提供的基于车辆尺寸模糊匹配的车辆持续跟踪定位***对车辆目标点跟踪示意图；
图5为本发明实施例提供的基于车辆尺寸模糊匹配的车辆持续跟踪定位***中车辆相互遮挡示意图；
图6为本发明实施例提供的基于车辆尺寸模糊匹配的车辆持续跟踪定位***车辆三维轮廓确定步骤图。
图7为本发明实施例提供的一种基于物理空间属性进行车辆轨迹修正的***的路界或基础设施投影图；
图8为本发明实施例提供的一种基于物理空间属性进行车辆轨迹修正的***的防护栏投影图；
图9为本发明实施例提供的一种基于物理空间属性进行车辆轨迹修正的***路界或基础设置三维立体投影图；
图10-图13为本发明实施例提供的一种基于物理空间属性进行车辆轨迹修正的***车辆三维立体数字投影信息与道路三维立体数字投影信息融合叠加过程示意图
图中：1-车辆跟踪检测传感器、2-车辆特征识别设备、3-路侧服务平台、4-第三方云端服务平台、5-数据中心、6-检测区域、7-触发抓拍区域、8-重叠检测区域。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
参考图1和图2，本实施例公开了基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***，所述***包括：车辆跟踪检测传感器1、车辆特征识别设备2和路侧服务平台3，所述车辆跟踪检测传感器1设置在道路侧边对经过的车辆进行跟踪检测，通过实时扫描的方式，采集检测区域6范围内所有车辆的原始数据信息，并传送至路侧服务平台3进行实时分析处理获得车辆的初步数据信息，路侧服务平台3再将车辆的初步数据信息与该区域内的地图数据进行处理、换算以及首次融合，获取具有经纬度信息的完整车辆动态数据信息，启动预先设定的同步触发数据融合规则对进入检测范围的车辆进行持续跟踪监控，并将车辆动态数据信息中的唯一ID身份编号信息转化成车辆特征识别设备2的触发信号，车辆进入预先设定的车辆特征获取触发区域后，车辆特征识别设备2根据路侧服务平台3发送的触发指令进行车辆特征数据信息提取，路侧服务平台3将车辆特征数据信息与车辆动态数据信息进行进一步融合，路侧服务平台3将车辆特征数据送入车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块进行车辆特征数据信息模糊匹配，确定车辆的三维轮廓尺寸信息，形成一个具有车辆三维轮廓尺寸的完整的车辆数据信息，根据车辆的三维轮廓尺寸信息建立车辆三维立体数字投影信息，再将道路的沿线防护设施建立三维立体数字投影信息，将车辆三维立体空间变量模型与道路三维立体数字投影信息进行融合与空间变量计算，并利用空间立体属性原理对车辆运动轨迹进行修正，启动杂波干扰滤除技术，消除堆叠干扰和夹缝干扰，满足车辆的定位需求。
车辆跟踪检测传感器1包括但不限于激光雷达传感器、毫米雷达车辆检测器中的一种或多种传感器组合而成。车辆跟踪检测传感器1通过高速扫描的方式，获取检测范围内的所有目标车辆的原始数据信息，该数据被送入到路侧服务平台3中进行实时分析处理获取车辆的初步数据信息，并生成检测区域6内唯一ID数字标识信息，此后***会对目标车辆进行持续跟踪、实时定位以及监视。相邻检测区域6之间具有重叠检测区域8，实现对车辆的持续跟踪检测。车辆跟踪检测传感器1将采集的车辆原始数据信息通过网络传送至路侧服务平台3，路侧服务平台3对车辆原始数据信息进行暂时储存。
路侧服务平台3为一台高性能的边缘计算服务器，完成与各个设备相互通信、数据传输、数据处理、车辆特征识别设备2同步触发、多数据融合、数据相互传递、图形分析获取车辆特征信息、定位***精准授时、目标持续跟踪的功能。
路侧服务平台3将车辆跟踪检测传感器1实时采集扫描到的车辆原始数据经过分析处理后获得初步数据信息与区域内的地图数据信息进行同时分析处理、滤除干扰、相互融合、叠加换算后，获取具有经纬度信息的完整车辆动态数据信息并成为D1数据信息，该动态数据信息包括但不限于每一个被跟踪目标车辆的经纬度信息、所在车道信息、实时速度信息、运动方向信息、方向角信息、加速度信息、XYZ相对距离信息以及车辆在该路侧车辆跟踪检测传感器1检测范围内唯一的ID数字标识信息
为了防止车辆并行、遮挡而导致车牌车辆特征识别设备2误触发，进而导致对于同一车辆获取车辆特征信息与动态信息错误匹配和错误的融合，车辆特征识别设备2根据车道的数量，在每条车道上均设置有车辆特征识别设备2与车道相对应，每个车道上划定有触发抓拍区域7，车辆跟踪检测传感器1检测到车辆进入触发抓拍区域7后，将车辆对应的唯一ID数字标识信息变成数字触发控制命令通过路侧服务平台3传输给车辆特征识别设备2。车辆特征识别设备2拍摄车辆的特征信息，所述车辆的特征信息包括：车辆的颜色、车型、品牌、商标、车牌、类别。同时，车辆的特征信息也可以通过ETC路侧天线对车辆安装的车载单元(OBU)进行识别与读取来获取车辆完整的特征信息和数据信息，在此不再赘述。
车辆特征识别设备2采集的车辆特征信息通过网络传送至路侧服务平台3，路侧服务平台3将车辆跟踪检测传感器1传送的车辆动态数据和车辆特征识别设备2传送的车辆特征信息进行融合，融合后每辆车辆都会带有自己唯一的完整的数据信息，***采用车辆身份信息编制原则为每一辆带有完整信息的车辆在***中生成唯一的车辆身份信息，记作数据D2。
参考图3，由于路侧车辆跟踪检测传感器1的工作原理所致，车辆都是由远至近，再由近至远的方式经过车辆跟踪检测传感器1，并且在该过程中同一车辆在不同时间不同位置时，车辆跟踪检测传感器1对车辆的外轮廓扫描的区域是不断发生变化的，所获得车辆的原始数据也是不断的发生变化的，因此就会导致我们在不同的时间点、不同位置通过路侧车辆跟踪检测传感器1所获得的车辆的原始数据都是由缺失的。由于这种缺失就会导致对同一车辆持续跟踪定位时以及多数据融合时造成误差，参考图5，如果出现车辆前后并行严重时会导致目标短暂丢失而无法进行补偿，从而导致***的整个稳定性下降。
由于物体的形状、表面原因以及毫米波雷达工作的原因，通过雷达数据处理后，我们可能有两个或者更多的目标点出现，但是这些点却只代表一个物体。参考图4，图中有三个点迹。三个点迹会当作三个目标物体进行持续跟踪。而这三个点中任何一个点在距离雷达不同位置、不同时间点时，会出现短暂或长时间的消失不见，如果我们将车辆的特征信息与其中一个点进行融合绑定，那么一旦出现上诉情况就会导致目标车辆“假丢失”的现象，而无法实现对目标车辆的持续进行跟踪定位，虽然我们可以用毫米波雷达的点迹融合技术将这个三个点进行融合形成一个目标点，但这种技术存在很大的弊病，如果融合距离设置过大如：8米甚至是15米(该距离为货车的长度值)的融合范围，***很容易能够将两辆或多辆在某一时间段处于同向并行行驶车辆也融合成一个车辆，导致同向行驶并行的车辆人为的造成真消失。如果过小就达不到效果，问题依然存在。
路侧服务平台3将车辆特征数据信息送入车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块，根据车辆的车型信息、品牌信息、型号信息、年代信息与车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块的数据库中的车辆特征信息进行模糊匹配。调用预先存入数据库中的车辆类型模型尺寸。该数据是在数据库中对道路上行驶的常用车辆进行分类，每一类都有自己唯一的特征信息进行一一对应，每一个类型车辆都会按照实际尺寸赋予三维立体尺寸，这些尺寸包括：长、宽、高三种数据信息。目标模型尺寸数据库包括但不限于以下类型信息：行人、自行车，二轮车、三轮车、摩托车、拖拉机、农用货车、小轿车、越野车、面包车、小货车、中巴车、大客车、大货车、皮卡车、商务车、非机动车、跑车、微型轿车、两厢轿车、三厢轿车、轻型客车、中型货车、挂车、槽罐车、洒水车等。
参考图6，车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块收到***发送过来的车辆特征信息，利用车辆特征匹配关键要素来与预先***中存有的车辆模型特征数据信息进行逐条信息匹配，找出匹配度最高的车辆数据信息，并调取该车辆的其他数据信息包括车辆的精准车型信息、三维轮廓尺寸信息。路侧服务平台3将经过匹配的车辆三维轮廓尺寸数据与车辆动态数据信息和车辆特征数据信息进行融合得到具有车辆三维轮廓尺寸的完整的车辆数据信息，记为D3数据信息。
***调用D3中的目标车辆三维物理尺寸数据信息，并对三维立体尺寸中的长、宽、高数据分别解析作为同一目标车辆点融合的合并立体限制范围，将该合并限制范围中所包含的不同位置的车辆点迹数据进行全面融合，生成一个完整的、唯一的、立体的车辆点迹数据信息，用于目标车辆持续跟踪定位使用。剥离立体限定范围外的多余车辆点迹信息，被剥离的点迹信息将会判断是否在其他车辆的立体限定范围内，如果是则将会被利用。如果不是则将会被认为是干扰而被滤除。此种方法能够有效的滤除由于同一车辆在运动过程中毫米波雷达传感器采用二维平面扫描方式以及波的衍射和扩散现象而造成的多个真实的“虚假目标点迹数据”，和多辆并行同向行驶的车辆被错误的融合成一辆的车的现象。或是激光扫描雷达传感器以及AI结构化的视频传感器由于各种遮挡而导致目标丢失无法再次识别的错误，通过此种立体式三维模型空间变量计算来实现车辆点迹数据融合技术、轨迹修正、目标车辆分离的***能够很容易的区分某一时间段内处于在不同车道上同向、同速并行或纵向行驶的车辆。即使车辆的原始雷达检测数据中有一两个车辆点迹数据丢失或出现也不会对车辆跟踪定位以及多数据融合的精度造成干扰。即使车辆在不同位置、不同方向、并排行驶，***也能够对其中的任何一个车辆进行精准跟踪、定位、区分。此外，通过三维立体车辆点迹限制范围所融合的数据将会并入到D3数据中，来提高D3数据的准确性和可靠性。此后***会以及D3所获得数据利用目标跟踪定位原则以及惯性导航原则对目标进行关联实现目标车辆的持续跟踪定位等功能。
路侧服务平台3将车辆特征数据信息送入车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块，根据车辆的车型信息、品牌信息、型号信息、年代信息与车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块的数据库中的车辆特征信息进行模糊匹配，找出匹配度最高的车辆数据信息，并调取该车辆的其他数据信息包括车辆的精准车型信息、三维轮廓尺寸信息，赋予目标车辆三维立体数字投影信息。
由于车辆相对于车辆跟踪检测传感器1的运动状态和车辆跟踪检测传感器1的不同工作原理的原因，因此车辆生成的数字投影会出现行动无规律，扭着身子走、在道路外行驶、在另一侧车道中行驶、甚至出现两车叠加在一起行驶以及三个车并排行驶在两个车道中行驶的现象。这种现象在现实交通中是不可能实现的，已经严重超出了物理状态的限制。因此需要给所有被跟踪的目标物体、道路和沿线设施加上真实物理属性。这些物理属性包括：空间属性、时间属性、材质属性、运动状态属性以及其他属性，将这样的物理属性赋予***中的车辆、道路、基础设施以后，就能够让***中虚拟的车辆数字投影或道路投影以及其他物体投影，在***中的表现和变化规律以及运动状态就能够跟现实场景中的实际物体和环境保持一致了。
通过启用目标雷达视频融合技术和启用车辆尺寸模糊匹配技术给被跟踪的目标车辆给予一个具有三维立体空间车辆数字投影信息，并以三维立体空间中的数字变量X、Y、Z所组成的虚拟数字立体空间为界限或“屏障”形成一个不可侵入的模拟汽车轮廓体，即不允许其他车辆数字投影和沿线防护设施数字投影中所包含的空间变量侵入到该目标车辆所形成的立体空间变量中，从而在***中模拟具有界限的三维立体车辆轮廓物理属性。
道路的基础防护设施以及道路沿线的界限是不可逾越的，除非道路上的车辆发生了重大交通事故撞坏了护栏或其他基础防护设施到了路的外面。由于传统的路侧传感器数据处理技术中，只对被跟踪的车辆或其他目标关注而忽略了和它密切相关的辅助设施基础信息的处理。因此会导致被跟踪的车辆或其他目标物体在***中虚拟数字投影信息，就会出现跑出道路以外以及跑到对面车道逆向行驶的现象出现。需要在基础空间结构上加以关联和限制，建立道路三维立体数字投影信息，三维立体数字投影信息的设立过程为：
参考图7，在***中设定虚拟道路数字信息投影；
参考图8，给路界或基础防护设施赋予种类属性：如：高速公路中采用的刚性防护栏、桥梁上的水泥防护墩、隧道或掩体中的封闭式墙壁、国省道中的绿植隔离带、城市交通或普通道路的金属防护栏、防护网等；
给不同种类基础防护设施赋予相应的数字三维空间投影变量信息：这里只赋予该基础设施三维空间变量既可以实现对车辆在道路上行驶区域做出明确的限定，这个变量会与实际物体属性变量有很大差别，主要因为此处物体空间变量，只用于空间环境的运算限制物体运动区域，而不做真实物体仿真模拟；
参考图9，刚性防护栏：数字三维空间投影信息：长(X)：此处长度或***中设定划定的长度，宽(Y)：0.3米高(Z)：1.2米；
水泥防护墩：数字三维空间投影信息：长(X)：此处长度或***中设定划定的长度，宽(Y)：0.3米高(Z)：1.2米；
封闭式墙壁：数字三维空间投影信息：长(X)：此处长度或***中设定划定的长度，宽(Y)：0.3米高(Z)：3米；
绿植隔离带：数字三维空间投影信息：长(X)：此处长度或***中设定划定的长度，宽(Y)：1米高(Z)：1.5米；
金属防护栏：数字三维空间投影信息：长(X)：此处长度或***中设定划定的长度，宽(Y)：0.1高(Z)：1米。
将道路三维立体数字投影信息中导入车辆三维立体数字投影信息，进行车辆运动轨迹修正。
步骤一、通过车辆跟踪检测传感器1获取目标车辆的原始数据信息如图10所示，原始数据信息一般为：数字脉冲信号、无线电波信号、光波信号，如毫米波雷达扫描车辆后会形成车辆的反射波新型号，经过对反射波信号处理后，就会形成车辆的在***中的数字投影信号；
步骤二、通过对原始数据的初步处理形成车辆的初步数字投影信号，再将该信号与车牌抓拍摄像机获取的车辆特征信息中的车辆三维立体数字信息进行融合，形成车辆在***中的三维立体数字投影信息，如图11所示；
步骤三、通过三维立体数字投影信息获取车辆的中心坐标点信息如图12所示；
步骤四、调取道路三维立体空间数字投影信息并导入车辆三维立体数字投影信息和车辆中心点信息如图13所示。
通过以上步骤将车辆和道路的三维立体数据信息进行了叠加和融合，再将道路三维立体空间数字投影信息作为被跟踪的车辆三维立体数字投影信息的界限和被允许的运动范围，再通过这种方式使，***就能够将道路与车辆进行关联，建立了一个完整的空间数字模型，之后***会不断地重复1～4的步骤来完成各项数据的处理与数据输出。
***利用以上输出的车辆三维立体空间数据以及中心点数据通过点迹关联和跟踪算法形成有效的跟踪数据信息以及轨迹信息，车辆的运动范围将会被限制在虚拟的道路上，而不会跑出界外。***不断的扫描车辆来获取车辆新的原始数字信息并按照以上方式进行处理，并输出车辆一个新的点迹(位置)信息，该点迹信息将会以车辆的中心点位置信息为准。此外***会不断的判断车辆的三维立体空间中有无更多的车辆原始数字投影信息出现(如行驶在道路上的中型或大型货车以及其他特殊车辆，在不同位置时，路侧传感器采集到的数据经过***处理后，在***数字空间投影中会生成两个或多个车辆的数字投影信息，但这些投影信息都属于一个车辆)，如果是，并在车辆三维立体投影空间内，则***将这些多余的车辆数字投影信息融合成一个，融合范围为车辆的三维立体空间数字投影界限内。如不是，***则将其排除在外。
***通过不断地扫描并获取车辆的原始数据，并不断地调用和生成新的数据作为参考和数据处理对象。***排除车辆三维立体空间数字投影变量以外的杂波，但是***无法确定该杂波是不是一个真实车辆所产生的投影，还是因为波的反射和衍射原理所产生的干扰波。在此仍然以实际道路上行驶车辆的行驶规律、运动状态、空间属性等信息，作为***判断该车辆三维立体数字投影，是不是一个真实的车辆所产生的而继续进行运算处理，还是一个干扰源将其滤除。
无论是在畅通的交通状态、拥堵的交通状态、堵塞的交通状态，车辆前后左右都会保持的安全行驶距离，除非发生重大交通事故，使车辆堆叠在一起。按照交通规则，机动车在高速公路上行驶，车速超过每小时100公里时，应当与同车道前车保持100米以上的距离，车速低于每小时100公里时，与同车道前车距离可以适当缩短，但最小距离不得少于50米。但也有车辆在高速公路超车时，将车辆距离缩减到10米到15米的范围。城市道路由于处于大密度低速行驶状态，车辆前后间的距离常常保持在3-5米的范围。无论是高速公路还是城市道路以及国省道上，两辆车并行时车辆之间的横向距离会在1米至2米间。高速公路上行驶的车辆距离安全防护基础设施的距离1.5-4.75米，国省道以及城市道路车辆距离路界基础防护设施的距离为1-2米。高速公路车辆的行驶速度在80-120Km/h，国省道以及城市道路会在30-80Km/h。因此通过以上描述可以为车辆在不同的道路上行驶的真实的规律、状态、空间位置以及所在的道路，建立安全模型和空间模型以及判断基础条件。
判断该***是使用在高速公路上、国省道上、还是用在城市道路上，可以调取不同的车辆安全行驶模型。本实施例以高速公路行驶的车辆为例做说明：
当被跟踪的车辆三维立体数字投影四周出现了新的车辆三维立体数字投影时，两者的距离如果不满足安全行驶规范模型中的最小距离，则认为该车辆数字投影为虚假目标***将其滤除。如果满足车辆安全行驶距离，则认为是真实目标并继续保持跟踪并输出相该目标的数据信息。通过此方法，可以有效的滤除因为各种原因所导致的杂波干扰。使***输出的各类数据变得更加稳定可靠。由于此方法能够使车辆在规定的区域内行驶，并且有效的滤除各种杂波干扰，因此***再通过获取车辆的中心点所绘制形成的轨迹和跟踪、定位将会变得更加平直和精准，而不会再出现大幅度的锯齿性，车辆运动轨迹和定位偏差过大问题，通过此种方法能够使车辆的定位精度达到车道级，满足无人驾驶、自动驾驶、大数据平台以及地图软件等要求更高的平台使用。路侧服务平台3将融合后的车辆信息发送至数据中心5和第三方云端服务平台4，便于对车辆进行更加智能的管控，提升整体调度指挥能力，促进搭建智慧高速公路大数据平台。
实施例2
本实施例公开了基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的方法，所述方法为：
车辆跟踪检测传感器1设置在路侧，在检测范围内对经过的车辆进行跟踪检测，通过实时扫描的方式，采集检测区域6范围内所有车辆的原始数据信息，原始数据信息经过路侧服务平台3处理得到车辆初步数据信息；
路侧服务平台3将区域内的地图数据与车辆初步数据信息进行分析处理、滤除干扰、相互融合、叠加换算后，获取到车辆在该区域的实时动态数据，生成具有经纬度信息的完整车辆动态数据信息并记为D1数据信息；
车辆跟踪检测传感器1检测到车辆进入车辆特征获取触发区域后，将车辆对应的唯一ID数字标识信息变成数字触发控制命令通过路侧服务平台3传输给车辆特征识别设备2，车辆特征识别设备2获取车辆的特征数据信息，车辆特征数据信息包括：车辆的颜色、车型、品牌、商标、车牌、类别；
路侧服务平台3将车辆跟踪检测传感器1传送的车辆动态数据信息和车辆特征识别设备2传送的车辆特征数据信息进行融合，融合后每辆车辆都会带有自己唯一的完整的数据信息，***采用车辆身份信息编制原则为每一辆带有完整信息的车辆在***中生成唯一的车辆身份信息，记作数据D2；
路侧服务平台3将车辆特征数据送入车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块进行车辆特征数据信息模糊匹配，确定车辆的三维轮廓尺寸信息，形成一个具有车辆三维轮廓尺寸的完整的车辆数据信息；
路侧服务平台3将具有车辆三维轮廓尺寸的车辆数据信息与车辆动态数据信息和车辆特征数据信息相融合，形成完整的车辆数字信息，记做数据D3，实现对车辆进行远距离的跟踪、定位、监视。利用目标跟踪定位原则以及惯性导航原则对目标进行关联实现目标车辆的持续跟踪定位。
路侧服务平台3将车辆特征数据送入车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块进行车辆特征数据信息模糊匹配，确定车辆的三维轮廓尺寸信息，形成一个具有车辆三维轮廓尺寸的完整的车辆数据信息；
路侧服务平台3将具有车辆三维轮廓尺寸的车辆数据信息与车辆动态数据信息和车辆特征数据信息相融合，形成完整的车辆数字信息，赋予目标车辆三维立体数字投影信息；
对道路沿线的防护设置建立三维立体数字投影信息，再将道路沿线防护设施的三维立体数字投影信息与车辆三维轮廓信息进行融合与空间变量计算，并利用空间立体属性原理对车辆的运动轨迹进行修正；
启动杂波干扰滤除技术，消除堆叠干扰和夹缝干扰，对杂波进行排除后，使车辆的定位精度达到车道级，满足车辆的定位需求。
路侧服务平台3将融合后的车辆信息发送至数据中心5和第三方云端服务平台4，便于对车辆进行更加智能的管控，提升整体调度指挥能力，促进搭建智慧高速公路大数据平台。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (10)

1.基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***，其特征在于，所述***包括：车辆跟踪检测传感器、车辆特征识别设备和路侧服务平台，所述车辆跟踪检测传感器设置在道路侧边对经过的车辆进行跟踪检测，通过实时扫描的方式，采集检测区域范围内所有车辆的原始数据信息，并传送至路侧服务平台进行实时分析处理获得车辆的初步数据信息，路侧服务平台再将车辆的初步数据信息与该区域内的地图数据进行处理、换算以及首次融合，获取具有经纬度信息的完整车辆动态数据信息，启动预先设定的同步触发数据融合规则对进入检测范围的车辆进行持续跟踪监控，并将车辆动态数据信息中的唯一ID身份编号信息转化成车辆特征识别设备的触发信号，车辆进入预先设定的车辆特征获取触发区域后，车辆特征识别设备根据路侧服务平台发送的触发指令进行车辆特征数据信息提取，路侧服务平台将车辆特征数据信息与车辆动态数据信息进行进一步融合，路侧服务平台将车辆特征数据送入车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块进行车辆特征数据信息模糊匹配，确定车辆的三维轮廓尺寸信息，形成一个具有车辆三维轮廓尺寸的完整的车辆数据信息，根据车辆的三维轮廓尺寸信息建立车辆三维立体数字投影信息，再将道路的沿线防护设施建立三维立体数字投影信息，将车辆三维立体空间变量模型与道路三维立体数字投影信息进行融合与空间变量计算，并利用空间立体属性原理对车辆运动轨迹进行修正，启动杂波干扰滤除技术，消除堆叠干扰和夹缝干扰，满足车辆的定位需求。
2.如权利要求1所述的基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***，其特征在于，所述车辆跟踪检测传感器包括但不限于激光雷达传感器、毫米雷达车辆检测器中的一种或多种传感器组合而成，车辆跟踪检测传感器通过高速扫描的方式，获取检测范围内的所有目标车辆的原始数据信息，该数据被送入到路侧服务平台中进行实时分析处理获取车辆的初步数据信息，并生成检测区域内唯一ID数字标识信息，路侧服务平台将初步数据信息与区域内的地图数据信息进行同时分析处理、滤除干扰、相互融合、叠加换算后，获取具有经纬度信息的完整车辆动态数据信息，并成为D1数据信息，该动态数据信息包括但不限于每一个被跟踪目标车辆的经纬度信息、所在车道信息、实时速度信息、运动方向信息、方向角信息、加速度信息、XYZ相对距离信息以及车辆在该路侧车辆跟踪检测传感器检测范围内唯一的ID数字标识信息。
3.如权利要求1所述的基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***，其特征在于，所述车辆特征识别设备根据车道的数量，在每条车道上方均设置有车辆特征识别设备，并与车道数量和车道位置一一相对应，***为每个车道进行一一编号并设好同步触发数据融合区域，车辆跟踪检测传感器检测到车辆进入触发融合区域后，***将车辆对应的唯一ID身份编号信息变成车辆特征识别设备的触发信号通过路侧服务平台传输给车辆特征识别设备，车辆特征识别设备获取车辆特征数据信息，所述车辆特征数据信息包括：车辆的颜色、车系、车型、品牌、商标、车牌、类别，车辆特征识别设备拍摄的车辆特征数据信息通过通信网络传送至路侧服务平台，路侧服务平台将车辆跟踪检测传感器传送的实时车辆动态数据信息和车辆特征识别设备传送的车辆特征数据信息进行融合，融合后每辆车辆都会带有自己唯一的完整的数据信息，***采用车辆身份信息编制原则为每一辆带有完整信息的车辆在***中生成唯一的车辆身份信息，记作数据D2。
4.如权利要求1所述的基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***，其特征在于，所述路侧服务平台将车辆特征数据信息送入车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块，根据车辆的车型信息、品牌信息、型号信息、年代信息与车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块的数据库中的车辆特征信息进行模糊匹配，车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块收到***发送过来的车辆特征信息，利用车辆特征匹配关键要素来与预先***中存有的车辆模型特征数据信息进行逐条信息匹配，找出匹配度最高的车辆数据信息，并调取该车辆的其他数据信息包括车辆的精准车型信息、三维轮廓尺寸信息，路侧服务平台将经过匹配的车辆三维轮廓尺寸数据与车辆动态数据信息和车辆特征数据信息进行融合得到具有车辆三维轮廓尺寸的完整的车辆数据信息，记为D3数据信息。
5.如权利要求4所述的基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***，其特征在于，所述路侧服务平台将车辆三维立体尺寸中的长、宽、高数据分别解析作为同一目标车辆点融合的合并立体限制范围，将合并限制范围中所包含的不同位置的车辆点迹数据进行全面融合，生成一个完整的、唯一的、立体的车辆点迹数据信息，用于目标车辆持续跟踪定位使用，剥离立体限定范围外的多余车辆点迹信息，被剥离的点迹信息将会判断是否在其他车辆的立体限定范围内，如果是则将会被利用，如果不是则将会被认为是干扰而被滤除。
6.如权利要求5所述的基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***，其特征在于，所述路侧服务平台找出匹配度最高的车辆数据信息，调取该车辆的其他数据信息包括车辆的精准车型信息、三维轮廓尺寸信息，赋予目标车辆三维立体数字投影信息。
7.如权利要求1所述的基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***，其特征在于，所述道路三维立体数字投影信息的设立过程为：在***中设定虚拟道路数字信息投影；对路界或基础防护设施赋予种类属性；将不同种类基础防护设施赋予相应的数字三维空间投影变量信息，形成道路三维立体数字投影信息。
8.如权利要求7所述的基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***，其特征在于，所述道路三维立体数字投影信息中导入车辆三维立体数字投影信息，进行车辆运动轨迹修正；
通过路侧传感器获取目标车辆的原始数据信息，包括：数字脉冲信号、无线电波信号、光波信号；
通过对原始数据的初步处理形成车辆的初步数字投影信号，再将该信号与车辆特征识别设备获取的车辆特征信息中的车辆三维立体数字信息进行融合，形成车辆在***中的三维立体数字投影信息；
通过三维立体数字投影信息获取车辆的中心坐标点信息；
调取道路三维立体数字投影信息并导入车辆三维立体数字投影信息和车辆中心点信息；
道路三维立体数字投影信息作为被跟踪的车辆三维立体数字投影信息的界限和被允许的运动范围，***能够将道路与车辆的三维立体空间信息进行关联，建立了一个完整的空间数字模型，保证车辆不会行驶在界外；
路侧服务平台针对一辆车的类似多个投影信息，判断是否属于同一辆车，若是，则对多个投影进行融合为一个，若不是，则进行排除。
9.如权利要求7所述的基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的***，其特征在于，所述车辆三维立体数字投影信息导入道路三维立体数字投影信息后进行融合与空间变量计算，并利用空间立体属性原理对车辆的运动轨迹进行修正，进行杂波干扰滤除技术，消除堆叠干扰和夹缝干扰，对杂波进行排除后，使车辆的定位精度达到车道级，并通过物理空间属性的计算将同向、同速、横向并排行驶的两辆以上的车辆或同向、同速纵向并列行驶的两辆以上的车辆，能够精准的区分开。
10.基于物理空间属性实现对车辆行驶轨迹修正的方法，其特征在于，所述方法为：
车辆跟踪检测传感器设置在路侧，在检测范围内对经过的车辆进行跟踪检测，通过实时扫描的方式，采集检测区域范围内所有车辆的原始数据信息，原始数据信息经过路侧服务平台处理得到车辆初步数据信息；
路侧服务平台将区域内的地图数据与车辆初步数据信息进行分析处理、滤除干扰、相互融合、叠加换算后，获取到车辆在该区域的实时动态数据，生成具有经纬度信息的完整车辆动态数据信息并记为D1数据信息；
车辆跟踪检测传感器检测到车辆进入车辆特征获取触发区域后，将车辆对应的唯一ID数字标识信息变成数字触发控制命令通过路侧服务平台传输给车辆特征识别设备，车辆特征识别设备获取车辆的特征数据信息，车辆特征数据信息包括：车辆的颜色、车型、品牌、商标、车牌、类别；
路侧服务平台将车辆跟踪检测传感器传送的车辆动态数据信息和车辆特征识别设备传送的车辆特征数据信息进行融合，融合后每辆车辆都会带有自己唯一的完整的数据信息，***采用车辆身份信息编制原则为每一辆带有完整信息的车辆在***中生成唯一的车辆身份信息，记作数据D2；
路侧服务平台将车辆特征数据送入车辆三维轮廓尺寸识别匹配模块进行车辆特征数据信息模糊匹配，确定车辆的三维轮廓尺寸信息，形成一个具有车辆三维轮廓尺寸的完整的车辆数据信息；
路侧服务平台将具有车辆三维轮廓尺寸的车辆数据信息与车辆动态数据信息和车辆特征数据信息相融合，形成完整的车辆数字信息，记做数据D3，赋予目标车辆三维立体数字投影信息；
对道路沿线的防护设置建立三维立体数字投影信息，再将道路沿线防护设施的三维立体数字投影信息与车辆三维轮廓信息进行融合与空间变量计算，并利用空间立体属性原理对车辆的运动轨迹进行修正；
启动杂波干扰滤除技术，消除堆叠干扰和夹缝干扰，对杂波进行排除后，使车辆的定位精度达到车道级，并通过物理空间属性的计算将同向、同速、横向并排行驶的两辆以上的车辆或同向、同速纵向并列行驶的两辆以上的车辆，能够精准的分离开，满足车辆的定位需求。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113554866A (zh) * 2021-06-03 2021-10-26 广东未来智慧城市科技有限公司 3d车辆轨迹计算分析显示***
CN115631356A (zh) * 2022-11-28 2023-01-20 北京闪马智建科技有限公司 道路设施缺失识别方法、装置、存储介质及电子装置
CN117593708A (zh) * 2024-01-16 2024-02-23 苏州映赛智能科技有限公司 包含车辆身份信息的交通数字孪生方法、设备及存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107000745A (zh) * 2014-11-28 2017-08-01 株式会社电装 车辆的行驶控制装置以及行驶控制方法
CN108345822A (zh) * 2017-01-22 2018-07-31 腾讯科技（深圳）有限公司 一种点云数据处理方法及装置
CN108922188A (zh) * 2018-07-24 2018-11-30 河北德冠隆电子科技有限公司 雷达跟踪定位的四维实景交通路况感知预警监控管理***
CN108961767A (zh) * 2018-07-24 2018-12-07 河北德冠隆电子科技有限公司 基于四维实景交通仿真的高速公路稽查追逃费报警***
CN109064755A (zh) * 2018-07-24 2018-12-21 河北德冠隆电子科技有限公司 基于四维实景交通仿真路况感知管理***的路径识别方法
CN110930692A (zh) * 2019-10-24 2020-03-27 河北德冠隆电子科技有限公司 一种主动式车辆连续跟踪装置、***及方法
JP2020090119A (ja) * 2018-12-03 2020-06-11 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両制御装置
CN111402588A (zh) * 2020-04-10 2020-07-10 河北德冠隆电子科技有限公司 基于时空轨迹重构异常道路高精地图快速生成***与方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107000745A (zh) * 2014-11-28 2017-08-01 株式会社电装 车辆的行驶控制装置以及行驶控制方法
CN108345822A (zh) * 2017-01-22 2018-07-31 腾讯科技（深圳）有限公司 一种点云数据处理方法及装置
CN108922188A (zh) * 2018-07-24 2018-11-30 河北德冠隆电子科技有限公司 雷达跟踪定位的四维实景交通路况感知预警监控管理***
CN108961767A (zh) * 2018-07-24 2018-12-07 河北德冠隆电子科技有限公司 基于四维实景交通仿真的高速公路稽查追逃费报警***
CN109064755A (zh) * 2018-07-24 2018-12-21 河北德冠隆电子科技有限公司 基于四维实景交通仿真路况感知管理***的路径识别方法
JP2020090119A (ja) * 2018-12-03 2020-06-11 日立オートモティブシステムズ株式会社 車両制御装置
CN110930692A (zh) * 2019-10-24 2020-03-27 河北德冠隆电子科技有限公司 一种主动式车辆连续跟踪装置、***及方法
CN111402588A (zh) * 2020-04-10 2020-07-10 河北德冠隆电子科技有限公司 基于时空轨迹重构异常道路高精地图快速生成***与方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113554866A (zh) * 2021-06-03 2021-10-26 广东未来智慧城市科技有限公司 3d车辆轨迹计算分析显示***
CN115631356A (zh) * 2022-11-28 2023-01-20 北京闪马智建科技有限公司 道路设施缺失识别方法、装置、存储介质及电子装置
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